多条件withColumn性能建议
是在Spark中进行数据转换时的一项优化技巧。在Spark中，withColumn函数用于添加新的列或替换已有列的值。当使用多个条件进行列转换时，可以采取以下几点性能建议：
- 避免频繁使用withColumn：withColumn操作会触发数据转换和Shuffle操作，如果需要进行多个条件的列转换，尽量将多个条件合并为一个表达式，减少withColumn操作的次数。
- 使用复杂表达式：在withColumn中使用复杂的条件表达式，可以将多个条件合并为一个表达式，从而减少withColumn操作的次数。
- 使用UDF：对于复杂的条件转换，可以使用自定义函数（UDF）来实现，将多个条件合并为一个函数，然后在withColumn中调用该函数。UDF可以在执行过程中进行更高效的优化。
- 利用Spark的内置函数：Spark提供了许多内置函数，如when、otherwise等，可以使用这些函数来实现多条件转换，而不必使用多个withColumn操作。
- 避免重复计算：在使用多条件withColumn时，避免重复计算相同的表达式。可以将相同的表达式提取出来，存储为一个中间结果，然后在多个withColumn中重复使用该中间结果。
- 使用条件顺序优化：如果多个条件中有一些条件的发生概率更高，可以将这些条件放在前面，这样可以减少不必要的条件判断，提高性能。
总之，多条件withColumn的性能优化需要综合考虑条件合并、复杂表达式、UDF、内置函数、重复计算和条件顺序等方面，以达到提高性能的目的。
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1回答
我的问题是，有没有另一种方法来检查数据库行是否符合我所要求的条件？提前感谢您的建议 Output = (db.withColumn('Puhelin', F.when(F.col('source_browser_platform')=='Android OS' ,F.lit('1')).otherwise(F.lit('0')))
.withColumn('Puhelin', F.when(F.
浏览 18提问于2021-02-05得票数 1
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我可以解决这个问题，做两次相同的事情： .withColumn('c',when(df.a == 'something', 'y'))
我想避免做两次相同的事情，因为b和c被更新的条件是相同的，而且对于列a也有很多情况。withColumn“可以接受多列吗？
浏览 19提问于2022-09-13得票数 3
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目前，我们有一个具有迭代使用withColumn的代码。当-否则有条件的检查&我们在此基础上进行算术计算。样本代码： df.withColumn(colName1, when((col(amountToSubtract).<("0")) && (col(colName1).===(
浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
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在我的火花作业中，我必须对两个用例在多列上进行转换：
columnsDefs.foldLeft(inputDf) { }
正如您所看到的，我使用FoldLeft方法和withColumn。因此，多次调用它，例如，通过循环来添加多个列，可以生成可能导致性能问题甚至S
浏览 6提问于2021-11-01得票数 0
1回答
我有一张有100多列的桌子。我需要从某些列中删除双引号。我找到了两种方法，使用withColumn()和map()cols_to_fix = ["col1", ..., "col20"] df = df.withColumn(col, regexp_replace(df[col], "\"", ""))def remove_quo
浏览 0提问于2020-10-20得票数 1
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在许多情况下，可以使用functions.expr("[SQL]")作为查询的替代方式，例如： "WHEN gender = 'F' THEN 'Female' ELSE 'unknown' END"))df2=df.w
浏览 10提问于2022-09-07得票数 1
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下面是一个代码片段，它使用多个when子句(它只是一对，但很可能是10s或更多)： when(df.some_col.isin.when(df.some_col.isin(val_list),"val_2")当我们有多个这样的when条件，这些条件可以很容易地写在一个循环中以减少代码行时，我应该这么做还是会显著影响
浏览 5提问于2022-09-07得票数 0
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2回答
现有的代码，除了冗长之外，还会导致一些性能问题，如：非常感谢！(courriers["Vague"]))
courriers = courriers.withColumn('Vague',when(courriers["Vague"] == "XXX Fevrier
浏览 2提问于2021-10-17得票数 2
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我正在尝试检查多个列值，如果它们是否为0，则在时间和其他条件下进行检查。我们拥有从1到11的列，并且需要检查它们的值。目前，我的代码如下：-
df3 =df3.withColumn('Status', when((col("1") ==0)|(col("2") ==0)|(col("3") ==0)| (col("4"col("9") ==0)|(col("10") ==0)| (col("11")
浏览 4提问于2019-11-20得票数 4
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3回答
基于udf的火花拼写校正
、、、、
不幸的是，一种天真的方法 .withColumn("A", when('A === "error1", "replacement1").otherwise('A)) .<e
浏览 7提问于2016-11-21得票数 0
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但是，创建这个新列的条件是动态的。示例： 'update_date', substringsubstring(df['update_date_string'], -8, 8), )"
df = df.withColumn</em
浏览 7提问于2022-06-17得票数 0
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我有一个ng-repeat循环遍历用户建议的操作列表。每个用户可以有一对多的操作。如果这些建议的操作之一验证了条件(位置)，则应显示此用户的所有建议的操作。更抽象地说，当其中一行具有验证条件的另一个属性时，如何显示具有特定属性的所有行？也许我可以依赖angular的一些更高性能的内置特性，因此我提出了这个问题。
浏览 3提问于2017-06-08得票数 1
我使用这个udf：df = df.withColumn("mycol有什么改进性能的建议吗？我使用的是Pyspark 2.3
浏览 0提问于2020-09-10得票数 2
我是在一个多租户环境中工作的，在这个环境中，可以使用webapplication (rest)前端从大约10个不同的数据源(和实体管理器)访问数据。目前，在创建hibernate会话和通过hibernate条件创建查询之前，我正在使用存储库层中的方法调用setDistrict(1)。当我同步存储库方法时，我担心性能会很糟糕。谢谢你的建议。
浏览 0提问于2016-06-28得票数 2
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我试图在相同的dataframe中创建一个新列，该列的某些条件大于或小于“when”，如下所示： "new_col",我甚至在这里看到另一篇文章，建议一个用户在像我这样的withColumn中使用一个包含withColumn的解决方案，但是我也尝试在结果中做lit，没有什么好处
浏览 5提问于2022-03-18得票数 0
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并将单列替换为多列。f,f | p | b | null|因此，我用以下方式拆分了该列： .withColumn("col_a", split($"col3", "\\,").getItem(0))
.
浏览 2提问于2019-04-15得票数 0
3回答
我在斯派克有个数据仓库：-------------------- B 17既包括客户，也包括年龄列的字符串类型。
customer_new | age_new A
浏览 4提问于2018-05-21得票数 0
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(4, "b", "2015-12-15", "2015-01-01", 100).withColumn("dateIns", to_date($"dateIns")
.withColumn("dateTrans", to_da
浏览 0提问于2015-11-23得票数 3
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